export const reinforceMap = [
  // 音频算法
  {
    method_name: 'Quantization',
    name: '音频量化',
    desc: '从时域角度对语音进行量化，旨在破坏对抗扰动',
    reinforce_way: '0', //推理加固
    taskName: '3', //音频 语音识别
  },
  {
    method_name: 'AudioTurbulence',
    name: '音频湍流',
    desc: '向输入语音添加随机噪声，以破坏对噪声敏感的对抗扰动。',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '3',
  },
  {
    method_name: 'DownSampling',
    name: '频域下采样',
    desc: '从频域角度对语音进行下采样，信号恢复后对抗扰动会产生一定程度的破坏',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '3',
  },
  {
    method_name: 'SPEEX',
    name: '语音压缩',
    desc: '通过语音压缩的方式来降低输入音频的比特率，从而抑制语音中的冗余信息',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '3',
  },
  {
    method_name: 'AudioAdvTrain',
    name: '对抗训练',
    desc: '使用音频对抗样本对模型进行重新训练，使其具有抵抗噪声的能力',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '3',
  },
  {
    method_name: 'AverageSmoothing',
    name: '均值平滑',
    desc: '使用均值平滑在时域角度处理输入样本，对不平滑的对抗噪声进行干扰。',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '3',
  },
  {
    method_name: 'LowPass',
    name: '音频低通滤波',
    desc: '使用低通滤波技术在频域上对输入样本进行处理，从而破坏对抗噪声',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '3',
  },
  {
    method_name: 'MedianSmoothing',
    name: '中位数平滑',
    desc: '使用基于中位数的平滑滤波在时域角度处理输入样本，对不平滑的对抗噪声进行干扰。',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '3',
  },

  // 图像算法
  {
    method_name: 'JPEGFilter',
    name: '图像编码压缩',
    desc: '通过压缩算法完成对于测试数据的防御增强，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0', //图像分类
  },
  {
    method_name: 'BinaryFilter',
    name: '二进制转换',
    desc: '通过二进制图像数据转换完成对于测试数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'BitFilter',
    name: '位图转换',
    desc: '通过位图算法图像转换完成对于测试数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'MedianSmoothFilter',
    name: '中间值平滑变换',
    desc: '通过中间值平滑滤波算法完成对于测试数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'GaussianSmoothFilter',
    name: '高斯平滑变换',
    desc: '通过高斯平滑滤波算法完成对于测试数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'AvgSmoothFilter',
    name: '平均值平滑变换',
    desc: '通过平均值平滑滤波算法完成对于测试数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'ConvSmoothFilter',
    name: '卷积平滑变换',
    desc: '通过二维卷积平滑滤波算法完成对于测试数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'ImageAdvTrain',
    name: '图像对抗训练',
    desc: '通过对抗训练增强分类模型可正确分类对抗样本从而实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'RandomScaleFilter',
    name: '随机缩放变换',
    desc: '通过随机缩放改变图像像素值，从而达到防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'LowPassFilter',
    name: '低通滤波',
    desc: '通过将图像转换到频率域，使用低通滤波器完成图像噪声去除，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'HighPassFilter',
    name: '高通滤波',
    desc: '通过将图像转换到频率域，使用高通滤波器完成图像噪声去除，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'GaussianLPFilter',
    name: '高斯低通滤波',
    desc: '通过将图像转换到频率域，使用高斯低通滤波器完成图像噪声去除，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'GaussianHPFilter',
    name: '高斯高通滤波',
    desc: '通过将图像转换到频率域，使用高斯高通滤波器完成图像噪声去除，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'ButterLPFilter',
    name: '巴特沃斯低通滤波',
    desc: '通过将图像转换到频率域，使用巴特沃斯低通滤波器完成图像噪声去除，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'ButterHPFilter',
    name: '巴特沃斯高通滤波',
    desc: '通过将图像转换到频率域，使用巴特沃斯高通滤波器完成图像噪声去除，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'GaussianNoiseFilter',
    name: '高斯噪声防御',
    desc: '通过向对抗样本添加高斯分布噪声干扰攻击像素分布，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'PepperSaltNoiseFilter',
    name: '泊松噪声防御',
    desc: '通过向对抗样本添加椒盐噪声干扰攻击像素分布，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'GammaNoiseFilter',
    name: '伽马噪声防御',
    desc: '通过向对抗样本添加伽马噪声干扰攻击像素分布，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'RayleighNoiseFilter',
    name: '瑞利噪声防御',
    desc: '通过向对抗样本添加瑞利噪声干扰攻击像素分布，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },

  {
    method_name: 'C_AWP',
    name: 'AWP对抗防御',
    desc: '通过AWP对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'C_FastAT',
    name: 'FastAT对抗防御',
    desc: '通过FastAT对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'C_FeatureScatter',
    name: 'FeatureScatter对抗防御',
    desc: '通过FeatureScatter对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'C_Hydra',
    name: 'Hydra对抗防御',
    desc: '通过Hydra对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'C_LabelSmoothing',
    name: 'LabelSmooth对抗防御',
    desc: '通过LabelSmoothing对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'C_PreTraining',
    name: 'PreTrain对抗防御',
    desc: '通过PreTraining对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'C_RobustOverfitting',
    name: 'RobustOverfitting对抗防御',
    desc: '通过RobustOverfitting对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'C_RST',
    name: 'RST对抗防御',
    desc: '通过RST对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'C_Trades',
    name: 'Trades对抗防御',
    desc: '通过Trades对抗训练增强分类模型的抵御对抗攻击的能力，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'CNNDenoiseFilter',
    name: '卷积去噪网络防御',
    desc: '通过卷积去噪网络去除对抗样本中的噪声，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },
  {
    method_name: 'AGDenoiseFilter',
    name: '注意力引导去噪网络防御',
    desc: '通过注意力引导去噪网络去除对抗样本中的噪声，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '0',
  },

  // 自然语言
  {
    method_name: 'SpellCheckFilter',
    name: '拼写检查法',
    desc: '通过拼写检查修改对抗样本中的错误文本，从而降低其攻击性，达到对抗防御的目的',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '2',
  },
  {
    method_name: 'TranslationFilter',
    name: '回译法',
    desc: '通过文本回译法修改具备攻击性的文本，取消其攻击性，达到对抗防御的目的',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '2',
  },
  {
    method_name: 'TextAdvTrain',
    name: '文本对抗训练',
    desc: '使用文本对抗样本对模型进行重新训练，使其具有抵抗噪声的能力',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '2',
  },

  // 推理决策
  {
    method_name: 'RSJPEGFilter',
    name: '编码压缩',
    desc: '通过压缩算法完成对于商品图像数据的防御增强，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '4',
  },
  {
    method_name: 'RSBitFilter',
    name: '进制转换',
    desc: '通过进制转换算法完成对于商品图像数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '4',
  },
  {
    method_name: 'RSMedianSmoothFilter',
    name: '中值平滑滤波',
    desc: '通过中间值平滑滤波算法完成对于商品图像数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '4',
  },
  {
    method_name: 'RSGaussianSmoothFilter',
    name: '高斯平滑滤波',
    desc: '通过高斯平滑滤波算法完成对于商品图像数据的防御增强，实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '4',
  },
  {
    method_name: 'RSRandomScaleFilter',
    name: '随机缩放变换',
    desc: '通过随机缩放算法改变商品图像数据尺寸，从而达到防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '4',
  },
  {
    method_name: 'RSGaussianNoiseFilter',
    name: '高斯噪声',
    desc: '通过向商品图像数据添加高斯分布噪声干扰对抗噪声分布，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '4',
  },
  {
    method_name: 'RSRayleighNoiseFilter',
    name: '瑞利噪声',
    desc: '通过向商品图像数据添加瑞利噪声干扰对抗噪声分布，实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '4',
  },
  {
    method_name: 'RSGaussianLPFilter',
    name: '高斯低通滤波',
    desc: '通过将图像转换到频率域，使用高斯低通滤波器完成商品图像数据噪声去除，从而实现防御效果',
    reinforce_way: '0',
    taskName: '4',
  },
  {
    method_name: 'RSAdvTrain',
    name: '模型对抗训练',
    desc: '通过对抗训练增强推荐系统模型可正确处理干扰后的商品图像数据从而实现最终的防御效果',
    reinforce_way: '1',
    taskName: '4',
  },
]

export const apply_sceneMap = {
  0: '图像分类',
  // 1: '图像检测',
  2: '自然语言处理',
  3: '语音识别',
  4: '推理决策',
}

export const reinforce_typeMap = {
  0: '推理加固',
  1: '训练加固',
}

/* export const audioPathMap = {
    0: 'audio_path',
    1: 'def_audio_path',
    2: 'adv_audio_path',
}
 */

export const audioPathMap = {
  0: ['audio_path', 'audio_res', '原始结果', '原始样本'],
  1: ['adv_audio_path', 'adv_audio_res', '攻击后结果', '对抗样本'],
  2: ['def_audio_path', 'def_audio_res', '加固后结果', '加固样本', '对抗样本'],
}

export const imgPathMap = {
  0: ['imgPath', 'img_predict_res', '原始结果', '原始样本'],
  1: ['advPath', 'adv_predict_res', '攻击后结果', '对抗样本'],
  2: ['defPath', 'def_predict_res', '加固后结果 ', '加固样本', '对抗样本'],
}

export const textPathMap = {
  0: ['text', 'text_dict', '原始结果', '原始样本'],
  1: ['adv_text', 'adv_dict', '攻击后结果', '对抗样本'],
  2: ['def_text', 'def_dict', '加固后结果', '加固样本', '对抗样本'],
}

export const reasoningMap = {
  0: [
    'inference_adv_path',
    'inference_predict_res',
    '原始结果',
    '原始样本',
    'inference_lable',
  ],
  1: [
    'inference_adv_path',
    'inference_adv_predict_res',
    '攻击后结果',
    '对抗样本',
    'inference_adv_lable',
  ],
  2: [
    'inference_def_path',
    'inference_def_predict_res',
    '加固后结果',
    '加固样本',
    '对抗样本',
    'inference_def_lable',
  ],
}

export const numTransform = {
  0: '零',
  1: '一',
  2: '二',
  3: '三',
  4: '四',
  5: '五',
  6: '六',
}

export const reinforce_modelMap = {
  0: '内置模型',
}

export const reinforce_datasetMap = {
  0: '内置数据集',
}
